از داده تا سود؛ آیا می‌توان از ماشین لرنینگ در معامله گری و ترید استفاده کرد؟

تصور کنید ابزاری در اختیار دارید که می‌تواند حجم عظیمی از اطلاعات و داده‌های مالی را در کسری از ثانیه پردازش کرده و الگوهای پنهان در نوسانات بازار را شناسایی کند. ابزاری که با هر تحلیل، هوشمندتر می‌شود و دقت پیش‌بینی‌هایش افزایش می‌یابد. این ابزار شگفت‌انگیز، چیزی نیست جز «ماشین لرنینگ».

مدل‌های ماشین لرنینگ به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به برنامه‌نویسی پیچیده، از داده‌ها یاد بگیرند و با کسب تجربه، کارایی خود را افزایش دهند. این ویژگی منحصربه‌فرد، کاربردهای جالبی در حوزه مالی دارد و برای معاملات خودکار و پیش بینی روندهای بازار به تریدرها کمک می‌کند. در این مقاله از ایران بروکر، نقش ماشین لرنینگ در فارکس و تحلیل بازارهای مالی را بررسی می‌کنیم.

ماشین لرنینگ چیست؟

ماشین لرنینگ همانند یک همراه هوشمند عمل می‌کند که بدون نیاز به دستورالعمل‌های صریح، خودش از طریق تجربه و داده‌ها یاد می‌گیرد و مهارتش را روز به روز افزایش می‌دهد. جالب است، نه؟

آیا هوش مصنوعی در فارکس کاربرد دارد؟ حتما از این ۷ ربات هوش مصنوعی در ترید استفاده کنید.

این سیستم‌های هوشمند می‌توانند حجم عظیمی از اطلاعات را پردازش کنند و الگوهایی را که از دید ما پنهان مانده‌اند، آشکار سازند. به زبان ساده، مدل‌های ماشین لرنینگ مانند یک دستیار هوشمند عمل می‌کنند که با بررسی داده‌های گذشته و پیدا کردن الگوهای پنهان، می‌توانند آینده بازار را با دقت بیشتری حدس بزنند. این بدان معناست که معامله‌گران می‌توانند با اطمینان بیشتری تصمیم‌گیری کنند و ریسک سرمایه‌گذاری خود را کاهش دهند. 

۶ کاربرد اصلی مدل‌های ماشین لرنینگ در ترید

در این بخش، نگاهی عمیق‌تر به کاربردهای متنوع مدل‌های ماشین لرنینگ در دنیای ترید می‌اندازیم.

۱. معاملات با سرعت برق و آینده‌نگری دقیق

وقتی پای معاملات پرسرعت (HFT) در میان باشد، الگوریتم‌های ماشین لرنینگ به کمک شما می‌‎آیند. این الگوریتم‌های هوشمند می‌توانند حجم عظیمی از داده‌ها را در یک چشم به هم زدن تجزیه و تحلیل کنند، الگوهای پنهان را پیدا کنند و تصمیمات معاملاتی هوشمندانه‌ای بگیرند که حتی از چشمان تیزبین معامله‌گران حرفه‌ای نیز دور می‌ماند.

و اما تحلیل‌های آینده‌نگرانه در معاملات، جایی است که مدل‌های ماشین لرنینگ می‌درخشند. این مدل‌های پیچیده با بررسی دقیق داده‌های گذشته، شاخص‌های بازار و هر آنچه که مرتبط است، می‌توانند پیش بینی‌های بسیار دقیقی ارائه دهند.

۲-پیش بینی قیمت های آتی و تحلیل سفارشات بازار

الگوریتم‌های ماشین لرنینگ، با قدرت شگفت‌انگیز خود در پیش‌بینی قیمت‌های آینده دارایی‌ها، همچون گوی بلورینی هستند که آینده بازار را نشان می‌دهند. کافی است این مدل‌های هوشمند را با داده‌های تاریخی قیمت‌ها و شرایط بازار آموزش دهیم تا بتوانند روندهای پنهان را به ما نشان بدهند و چشم‌اندازی دقیق از نوسانات قیمت ارائه کنند.

دفتر سفارش نیز، فهرستی از تمامی سفارش‌های خرید و فروش یک دارایی خاص است. این سفارش‌ها، میزان تقاضا و عرضه آن دارایی در قیمت‌های مختلف را نشان می‌دهد.

استراتژی عرضه و تقاضا سم سیدن چیست؟ این آموزش تصویری برای معرفی ۵ راز مهم در سبک ترید سایدن را از دست ندهید.

مدل‌های ماشین لرنینگ قادرند به‌صورت لحظه‌ای داده‌های دفتر سفارش را تجزیه و تحلیل کنند و الگوهای جالبی را به شما تحویل دهند. به عنوان مثال، می‌توانند تشخیص دهند که آیا در یک سطح قیمتی خاص، تقاضا بیش از عرضه است یا خیر. این موضوع می‌تواند نشانه‌ای از احتمال حرکت قیمت به سمت بالا یا پایین باشد.

۳- پیش بینی رفتار طرف مقابل و ارزیابی ریسک

توانایی پیش بینی رفتار طرف مقابل و ارزیابی دقیق ریسک‌های مرتبط، مزیتی استراتژیک برای هر معامله‌گر محسوب می‌شود. مدل‌های پیچیده ماشین لرنینگ، با پردازش و تحلیل عمیق داده‌های تاریخی مربوط به معاملات موفق و ناموفق، قادر به شناسایی الگوها و شاخص‌های کلیدی هستند که می‌توانند میزان اطمینان و ریسک مرتبط با هر طرف معامله را نشان دهند. 

برخی از عوامل کلیدی که مدل‌های ماشین لرنینگ در پیش بینی رفتار طرف مقابل مورد بررسی قرار می‌دهند عبارتند از: 

• سابقه معاملاتی
• الگوهای تصمیم‌گیری
• میزان ریسک‌پذیری
• تاخیر در تسویه حساب
• تعاملات پیشین با سایر معامله‌گران

۴- معاملات الگوریتمی

وقتی صحبت از معاملات الگوریتمی می‌شود، منظور استفاده از الگوریتم‌های هوشمند برای اتخاذ تصمیمات معاملاتی بهتر است. در این روش، معامله‌گران مدل‌های ریاضی پیچیده‌ای می‌سازند که اخبار تجاری و فعالیت‌های معاملاتی را زیر نظر می‌گیرند تا هر عامل تاثیرگذار در قیمت اوراق بهادار را شناسایی کنند. 

نکته جالب اینجاست که این مدل‌ها، بدون نیاز به دخالت مستقیم معامله‌گر، با استفاده از یک سری دستورالعمل از پیش تعیین‌شده، مانند زمان، قیمت، مقدار و سایر عوامل، معاملات را انجام می‌دهند.

۵- تشخیص و پیشگیری از کلاهبرداری

در گذشته، سیستم‌های تشخیص کلاهبرداری بر اساس مجموعه‌ای از قوانین طراحی می‌شدند که به‌راحتی توسط کلاهبرداران مدرن دور زده می‌شد. بنابراین، امروزه بیشتر شرکت‌ها از ماشین لرنینگ برای شناسایی و مقابله با کلاهبرداری استفاده می‌کنند. 

فرآیند شناسایی فعالیت‌های مشکوک توسط ماشین لرنینگ، بسیار پیچیده و چند لایه است. در گام نخست، این سیستم‌ها حجم عظیمی از داده‌ها، از تراکنش‌های مالی و رفتار کاربران گرفته تا اطلاعات حساب‌ها و دیگر داده‌های مرتبط، را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کنند. سپس با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، این داده‌ها را پردازش و تحلیل می‌کنند تا الگوهای رفتاری معمول و غیرمعمول را استخراج کنند.

سپس، زمانی که یک تراکنش جدید رخ می‌دهد، سیستم آن را با الگوهای از پیش تعیین‌شده مقایسه می‌کند. این مقایسه شامل بررسی ویژگی‌های متعددی از جمله تاریخچه حساب مشتری، آدرس آی پی، مکان جغرافیایی و هرگونه داده مرتبط دیگر است.

۶- مدیریت پرتفوی (ربات های مشاور)

ربات‌های مشاور، برنامه‌های آنلاینی هستند که با استفاده از ماشین لرنینگ ساخته می‌شوند و به سرمایه‌گذاران مشاوره مالی خودکار ارائه می‌دهند. این برنامه‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها و مطابق با اهداف سرمایه‌گذار و میزان ریسک‌پذیری آن‌ها، یک پرتفوی مالی ایجاد می‌کنند.

ربات‌های مشاور نیاز به حداقل موجودی حساب پایینی دارند و معمولا ارزان‌تر از مدیران پرتفوی انسانی هستند. 

به عنوان مثال، سرمایه‌گذاری که ۳۰ سال سن دارد و هدف پس‌اندازش ۵۰۰،۰۰۰ دلار تا زمان بازنشستگی است، می‌تواند این اهداف را در برنامه وارد کند. سپس برنامه، مبلغ را بین کلاس‌های دارایی مختلف مانند سهام، اوراق قرضه، املاک و مستغلات و غیره – تقسیم می‌کند تا سرمایه‌گذار به اهداف بلندمدت خود برسد. 

عوامل موثر در اثربخشی ماشین لرنینگ؛ پیش بینی های کوتاه مدت و بلندمدت

وقتی صحبت از پیش بینی قیمت‌ها در این بازارهای متلاطم می‌شود، تایم فریم پیش بینی نقش تعیین‌کننده‌ای در میزان موفقیت مدل‌های ماشین لرنینگ ایفا می‌کند. در ادامه عواملی را بررسی کنیم که بر عملکرد این مدل‌ها در پیش بینی‌های کوتاه‌مدت و بلندمدت تأثیر می‌گذارد.

مدل‌های ماشین لرنینگ در پیش بینی‌های کوتاه مدت: معاملات با فرکانس بالا

باید اعتراف کنیم که مدل‌های ماشین لرنینگ در پیش بینی‌های کوتاه‌مدت واقعا درخشان عمل می‌کنند. این مدل‌ها می‌توانند داده‌های لحظه‌ای را پردازش کنند و خودشان را به‌سرعت با شرایط در حال تغییر بازار وفق دهند. 

بهترین تایم فریم برای ترید کدام است و باید در چه تایم فریمی ترید کنید؟

تایم فریم کوتاه‌مدت معمولا شامل چند ثانیه تا چند دقیقه است که به این مدل‌ها اجازه می‌دهد تا پویایی‌های بازار را به خوبی درک کنند و نسبت به آن‌ها واکنش نشان دهند.

دسترسی به دفتر سفارشات لحظه‌ای: یکی از کلیدهای اصلی موفقیت مدل‌های ماشین لرنینگ در پیش بینی کوتاه‌مدت، دسترسی به داده‌های با ارزش دفتر سفارشات لحظه‌ای است. این داده‌ها، اطلاعات بسیار مفیدی درباره نقدینگی و میزان عرضه و تقاضای بازار در اختیار ما قرار می‌دهند.

توجه به ماهیت احتمالی قیمت دارایی‌ها: مدل‌های ماشین لرنینگ می‌دانند که پیش بینی‌های انجام شده، صددرصد قطعی نیستند. به همین دلیل، پیش بینی‌های خود را به صورت احتمالاتی ارائه می‌دهند، نه به صورت قطعی. برای مثال، فرض کنید یک مدل ماشین لرنینگ با دقت ۵۸ درصد، پیش‌بینی می‌کند که قیمت یک سهم در روز بعد افزایش پیدا می‌کند. این پیش‌بینی احتمالی است و نه قطعی. اما با این حال، یک معامله‌گر می‌تواند از این بینش برای معاملات خودش استفاده کند.

نمونه‌های موفقیت‌آمیز پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت با مدل‌های ماشین لرنینگ

در ادامه این مطلب به چند مثال از موفقیت مدل‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت اشاره می‌کنیم:

1. یک مدل ماشین لرنینگ در سال ۲۰۲۰،  توانست با دقت ۶۲درصد، روند قیمت بیت کوین را در تایم فریم یک دقیقه‌ای پیش بینی کند. این دقت اگرچه متوسط به نظر می‌رسد، اما برای یک استراتژی معاملاتی با فرکانس بالا کافی است.
2. یک تیم تحقیقاتی در سال ۲۰۲۱ موفق شد با استفاده از داده‌های لحظه‌ای دفتر سفارشات و مدل‌های ماشین لرنینگ، حرکت قیمت سهام اپل را در تایم فریم ۱۰ ثانیه‌ای با دقت ۷۰درصد پیش بینی کند.
3. یک شرکت فین تک در سال ۲۰۲۳ از یک مدل ماشین لرنینگ با دقت ۵۸ درصد برای پیش بینی روند قیمت یک جفت ارز در تایم ۳۰ ثانیه‌ای استفاده کرد. 

این نمونه‌ها نشان می‌دهند که مدل‌های ماشین لرنینگ در پیش بینی‌های کوتاه‌مدت، دقت قابل قبولی دارند و می‌توانند برای معاملات با فرکانس بالا مفید باشند.

مدل‌های ماشین لرنینگ در پیش‌بینی‌های بلندمدت: چالش‌ها و محدودیت‌ها

در مقابل پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت مدل‌های ماشین لرنینگ، پیش‌بینی‌های بلندمدت با چالش‌های زیادی رو به رو است:

1. تغییرات سریع در شرایط و فضای بازار، رفتارهای خرید و فروش و عوامل کلیدی تعیین‌کننده قیمت‌ها 
2. کمبود داده‌های تاریخچه معاملات و پراکندگی این داده‌ها در بعضی بازارها یا سهام
3. عدم وجود الگوهای گذشته مناسب در برخی بازارها یا دارایی‌ها 
4. پیچیدگی‌های ذاتی بازارهای مالی و تعدد عوامل مؤثر بر قیمت‌ها
5. وقوع اتفاقات و رویدادهای غیر منتظره یا شوک‌های اقتصادی 
6. تغییرات در قوانین، مقررات و چارچوب‌های نظارتی حاکم بر بازارها 
7. محدودیت‌های محاسباتی و نیاز به منابع قدرتمند و پردازنده‌های قوی برای پردازش حجم زیاد داده‌ها در بلندمدت

نمونه‌های پیش‌بینی‌های بلندمدت با ماشین لرنینگ

همانطور که گفتیم، پیش‌بینی‌های بلندمدت در بازارهای مالی با چالش‌های بیشتری مواجه هستند. برای درک بهتر این چالش‌ها، به چند مثال توجه کنید:

مثال اول: یک تیم تحقیقاتی در سال ۲۰۲۱ تلاش کرد تا با استفاده از مدل‌های ماشین لرنینگ، روند قیمت سهام شرکت‌های بزرگ فناوری را در تایم فریم یک ساله پیش‌بینی کند. دقت این مدل‌ها با وجود استفاده از داده‌های گسترده، تنها حدود ۴۰ درصد بود که برای معامله‌گران حرفه‌ای قابل قبول نیست.

مثال دوم: همچنین، یک شرکت سرمایه‌گذاری در سال ۲۰۲۲ از مدل‌های ماشین لرنینگ برای پیش بینی روند قیمت کامودیتی‌ها در تایم فریم ۶ ماهه استفاده کرد. با وجود اینکه این مدل‌ها از داده‌های تاریخی ۱۰ ساله استفاده می‌کردند، اما دقت آن‌ها در پیش بینی روند قیمت‌ها تنها حدود ۵۵ درصد بود و این برای سرمایه‌گذاری بلندمدت کافی نیست.

یک بانک سرمایه گذاری در سال ۲۰۲۳ سعی کرد با استفاده از مدل‌های ماشین لرنینگ، نرخ بهره بلندمدت را برای یک سال آینده پیش‌بینی کند. اما متاسفانه این مدل‌ها نتوانستند پیش‌بینی‌های دقیقی ارائه دهند، زیرا عوامل موثر بر نرخ بهره در طول زمان تغییر می کردند.

۵ ابزار برای استفاده از ماشین لرنینگ در ترید

دیگر لازم نیست تریدرها ساعت‌ها وقت صرف تحلیل داده‌ها کنند. ابزارهای ماشین لرنینگ در ترید کار را برای تریدرها آسان‌تر می‌کنند.

۱- جی پی تی ۴ (GPT-4)- دستیار هوشمند تریدرها

GPT-4 از پیشرفته‌ترین مدل‌های پردازش زبان طبیعی هوش مصنوعی است که می‌تواند متن، تصویر و داده‌های مختلف را درک کند. این ابزار توانایی تحلیل حجم عظیمی از داده‌های بازار سهام شامل قیمت‌ها، حجم معاملات، اخبار و سایر اطلاعات مرتبط را دارد. 

آموزش کامل تعیین حجم معامله در فارکس را از دست ندهید و یاد بگیرید که با چه حجمی وارد معامله شوید.

GPT-4 می‌تواند اطلاعات انبوه قیمت‌ها، حجم معاملات و اخبار را تجزیه و تحلیل کند و بر اساس این تحلیل عمیق، پیش بینی نسبتا دقیقی از روند آینده قیمت‌ها و بازدهی سهام ارائه دهد.

۲- آی بی ام واتسون (IBM Watson) – تحلیلگر حرفه‌ای گزارشات مالی 

پلتفرم هوشمند واتسون از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ کمک می‌گیرد تا گزارشات مالی شرکت‌ها، اخبار بازار سرمایه و سایر متون مرتبط را تجزیه و تحلیل کند. در واقع، واتسون می‌تواند احساسات و نگرش بازار نسبت به هر شرکت را تشخیص دهد و رفتارهای آینده سرمایه‌گذاران را پیش بینی کند. 

۳- دیتاروبات (DataRobot) – مدل‌ساز خودکار روندهای قیمتی

این پلتفرم تخصصی در زمینه ماشین لرنینگ، امکان ایجاد مدل‌های پیش بینی قیمت سهام را برای تریدرها فراهم می‌آورد. دیتاروبات با آنالیز داده‌های تاریخی مانند نوسانات قیمتی، حجم معاملات، شاخص‌های مالی و سایر عوامل موثر، مدل‌های پیشرفته‌ای برای پیش بینی جهت روند آتی قیمت‌ها ارائه می‌دهد.

۴- آلتریکس (Alteryx) – پلتفرم چندمنظوره آنالیز داده‌های مالی

این ابزار ماشین لرنینگ، مجموعه‌ای از قابلیت‌ها برای جمع‌آوری، پاکسازی، ادغام و تحلیل انواع داده‌ها از منابع گوناگون را در اختیار تریدرها قرار می‌دهد. آلتریکس به تریدرها اجازه می‌دهند تا داده‌های مورد نیاز مانند قیمت‌ها، حجم‌ها، اطلاعات شرکت‌ها و غیره را از منابع متعدد جمع‌آوری کرده و سپس تحلیل‌های آماری، پیش‌بینی و سایر روش‌های تحلیل داده را روی آنها اِعمال کنند.

۵- آلبرت (Albert) – استراتژیست بازاریابی بورسی

پلتفرم هوشمند آلبرت، ابزاری تخصصی برای طراحی و اجرای استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال و کمپین‌های تبلیغاتی است.  این پلتفرم در حوزه تریدینگ، از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های بازار و رفتارها و نگرش‌های سرمایه‌گذاران استفاده می‌کند. در یک کلام، آلبرت می‌تواند استراتژی‌های بازاریابی هدفمند برای جذب سرمایه‌گذاران خاصی را طراحی کند.

ماشین لرنینگ؛ نتیجه‌گیری

ماشین لرنینگ مانند یک همراه هوشمند و چابک عمل می‌کند. این فناوری پیشرفته با توانایی بی‌نظیر خود در پردازش حجم انبوهی از داده‌ها و کشف الگوهای پنهان در بازار معاملاتی، به تریدرها و معامله‌گران کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تر و دقیق‌تری بگیرند. 

مدل‌های ماشین لرنینگ می‌توانند با تجزیه و تحلیل اطلاعات تاریخی معاملات، شاخص‌های بازار و دیگر داده‌های مرتبط، پیش‌بینی‌های نسبتا دقیقی از روندهای آتی قیمت‌ها ارائه دهند. علاوه‌بر این، ماشین لرنینگ در معاملات کوتاه‌مدت و با فرکانس بالا عملکرد چشمگیری دارد، اما در پیش‌بینی‌های بلندمدت با چالش‌هایی روبروست.

سوالات متداول

منابع:

اول: https://www.subex.com/blog/machine-learning-in-financial-markets-applications-effectiveness-and-limitations/#:~:text=Machine%20learning%20algorithms%20can%20be,predictions%20about%20future%20price%20movements.

دوم: https://corporatefinanceinstitute.com/resources/data-science/machine-learning-in-finance/

سوم: https://fxopen.com/blog/en/machine-learning-algorithms-for-forex-market-analysis/چهارم: https://medium.com/@ironfx-cfd-broker/machine-learning-in-forex-forecasting-predicting-exchange-rates-with-ai-d804f49b24a9